Premošćivanje jaza između tehnologije mikropostroja i rutinske kliničke dijagnostike: pristup smanjenju dimenzionalnosti profila genske ekspresije zasnovan na slučajnim šumama (CROSBI ID 219113)
Prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad | međunarodna recenzija
Podaci o odgovornosti
Debeljak, Željko
hrvatski
Premošćivanje jaza između tehnologije mikropostroja i rutinske kliničke dijagnostike: pristup smanjenju dimenzionalnosti profila genske ekspresije zasnovan na slučajnim šumama
Uvod: Analiza genske ekspresije zasnovana na mikropostrojima je tijekom proteklog desetljeća prepoznata kao koristan alat od strane znanstvene zajednice, ali nije ušla u rutinsku dijagnostičku primjenu. Kako je skupa i podložna značajnim eksperimentalnim varijacijama, na trenutnom tehnološkom stupnju razvoja ta tehnologija nije prikladna za rutinske kliničko-dijagnostičke primjene. U svrhu premošćivanja jaza između mogućnosti navedene tehnologije i potreba kliničke dijagnostike razvijeni su različiti računalni alati za smanjenje dimenzionalnosti. Njihova osnovna svrha je odabir malog skupa kandidata za biomarkere iz ogromnog skupa sadržanog u profilima genske ekspresije prikladnog za rutinsko postavljanje dijagnoze. Cilj: Slučajna šuma (engl. Random Forest, RF) se nametnula kao pouzdan pretkazatelj. Ipak, njene su mogućnosti u odabiru relevantnih gena privukle manje pažnje. Cilj ove studije je evaluacija prikladnosti na RF-u zasnovanoga odabira biomarkera iz skupova genskih profila. Tri takva skupa, preuzeta iz literature, prikupljena tijekom manjih kliničkih pokusa izabrana su u navedenu svrhu. Rezultati: Dobiveni rezultati ukazuju da RF može lako identificirati dobre univarijatne klasifikatore, tj. pojedinačne biomarkere kada je složenost skupa mala. Za nešto složenije probleme pouzdani dvodimenzionalni klasifikator može se također pronaći. Ipak, ako je odnos između dijagnoze/prognoze i profila genske ekspresije vrlo složen ili ako je skup premalen, na RF-u zasnovano smanjenje dimenzionalnosti ne omogućava odabir pouzdanog skupa kandidata za biomarkere. Zaključci: Unutar ograničenja zadanih složenošću skupa RF predstavlja prikladan alat za izbor kandidata za biomarkere.
genska ekspresija ; mikropostroj ; probiranje biomarkera ; slučajne šume ; izbor svojstava
nije evidentirano
engleski
Bridging the gap between microarray technology and routine clinical diagnostics: a Random Forest approach to the gene expression profile dimensionality reduction
nije evidentirano
gene expression ; microarray ; biomarker screening ; random forests ; feature selection
nije evidentirano
Podaci o izdanju
Povezanost rada
Biologija, Informacijske i komunikacijske znanosti, Kliničke medicinske znanosti